Was ist multimodales RAG?
Multimodales RAG (Retrieval-Augmented Generation) erweitert klassisches Text-RAG um die Fähigkeit, verschiedene Modalitäten zu durchsuchen und zu verarbeiten: Bilder, Audio, Video, Tabellen, Diagramme und PDFs. Statt nur Text-Chunks zu retrieven, kann das System semantisch relevante Inhalte aus heterogenen Quellen abrufen.
Technische Komponenten
Multimodales RAG erfordert multimodale Embedding-Modelle (z.B. CLIP, DALL-E embeddings), die verschiedene Medientypen in einem gemeinsamen Vektorraum repräsentieren. Spezialisierte Parser extrahieren Inhalte aus komplexen Dokumenten (PDFs mit Tabellen, Präsentationen). Multimodale LLMs (z.B. GPT-4V, Claude) verarbeiten dann die retrievten multimodalen Kontexte.
Unternehmensanwendungen
Multimodales RAG ist besonders wertvoll für technische Dokumentationen mit Diagrammen, medizinische Bildanalysen mit Berichten und rechtliche Dokumente mit komplexen Tabellen. Unternehmen können so reichhaltige Wissensbasen aufbauen, die die vollständige Informationsvielfalt ihrer Dokumente nutzen.